似然函数和reparemerization

最新推荐文章于 2024-07-24 15:56:49 发布
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本文探讨了变分自编码器(VAE)中关键的Reparameterization技巧，以及其背后的数学原理，包括如何通过引入KL散度来避免训练过程中的噪音问题，确保模型的稳定性和泛化能力。
【Learning Notes】变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）
丁丁的博客
12-14 7万+
简单介绍变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）实现和原理。
【初中生讲机器学习】12. 似然函数和极大似然估计：原理、应用与代码实现
weixin_46836893的博客
02-24 2237
【初中生讲机器学习】机器学习中的 “似然” 太多，搞不懂？来看这篇！
一些LLM的知识
fzcoolbaby的博客
07-23 1611
为了消除这一影响，Prompt Tuning技术应运而生，P-Tuning V1将自然语言提示的token，替换为可训练的嵌入，同时利用LSTM进行Reparamerization加速训练，并引入少量自然语言提示的锚字符(anchor)进一步提升效果。预训练是做自回归，即随机地把文本的某些单次通过mask遮挡起来，通过文本的上下文来预测被遮挡的词是什么，本质上是无监督学习，不需要人工贴标签，所以可以收集海量的数据进行预训练。在大型语言模型中，"token"是指文本中的一个最小单位。
变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）
bbbeoy的专栏
09-25 1万+
近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）[1,2] 和GAN（Generative Adversarial Networks）等模型，受到越来越多的关注。 笔者最近也在学习 VAE 的知识（从深度学习角度）。首先，作为工程师，我想要正确的实现 VAE 算法，以及了解 VAE 能够
大模型微调之P-tuning方法解析
qq_41771998的博客
04-04 1万+
Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。每个下游任务都存下整个预训练模型的副本，并且推理必须在单独的批次中执行。那么能不能将所有自然语言处理的任务转换为语言模型任务？就是所有任务都可以被统一建模，任务描述与任务输入视为语言模型的历史上下文，而输出则为语言模型需要预测的未来信息。
LearningNotes 变分自编码（VariationalAutoEncoder VAE）
人工智能
04-22 1万+
近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）[1,2] 和 GAN（Generative Adversarial Networks） 等模型，受到越来越多的关注。 笔者最近也在学习 VAE 的知识（从深度学习角度）。首先，作为工程师，我想要正确的实现 VAE 算法，以及了解 VAE 能够帮助
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轮廓似然函数是一种在统计建模中应对参数估计难题的创新方法，尤其是当回归模型中包含多个障碍参数...通过轮廓似然函数的引入，统计模型的构建和参数估计过程将更加高效，能够更好地应对现实世界中的复杂性和不确定性。
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似然函数 Likelihood Function
06-05
### 似然函数 Likelihood Function #### 一、似然函数的概念 在机器学习与统计学领域中，似然函数（Likelihood ...通过对似然函数的理解和应用，我们可以更加准确地理解和解释数据，进而构建更加有效的预测模型。
Autoencorder理解(7):Variational Autoencoder
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
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以下将分为6个部分介绍: vae结构框架vae与ae区别提及一下为什么要采样如何优化vae应用vae生成/抽象看待vae学习 1.框架: 先来看一下VAE的结构框架,并先预告一下结论: VAE 包括 encoder （模块 1）和 decoder（模块 4） 两个神经网络。两者通过模块 2、3 连接成一个大网络。利益于 reparemeterization 技巧，我们可以
Reader-Aware Multi-Document Summarization: An Enhanced Model and The First Dataset
FrankYu
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论文解读：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks
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论文解读：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks   P-tuning等方法的提出，避免了人工构建离散的template，而让模型可以自动学习continuous embedding，然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解（Natural Langauge Understanding， NLU）任务上效果很差。因此本文基于P-tuning和Prefix-
Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax
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下面写如何从多项分布里采样 从Gumbel(0;1)分布里采样方法 The Gumbel(0; 1) distribution can be sampled using inverse transform sampling。 fristly, drawing u from Uniform(0; 1) and then computing： g = -log(-log(u)).
<深度学习优化策略-3> 深度学习网络加速器Weight Normalization_WN
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前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练、提升网络泛化能力的两种策略：Batch Normalization（Batch Normalization）和Layer Normalization（LN）。今天讨论另一种与它们类似的策略：Weight Normalization（Weight Normalization）。Weight Normalization是Batch Normalizat
Autoencorder理解(5):VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
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reference: http://blog.youkuaiyun.com/jackytintin/article/details/53641885 近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）[1,2] 和 GAN（Generative Adversarial Networks） 等模型，受到越来越多的关
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在上一节中，我们直接调用QSqlQuery:exec()对数据库进行增删改查等简单操作。 在项目开发中，为了实现系统的低耦合，我们就必须封装出一个数据库功能模块。 一、prepare() 首先创建一个头文件"attend_db.h"。 初始化数据库操作，包括创建数据库文件、建表、以及添加一些基础数据。最好还要返回数据库操作的一些信息（最重要的是错误信息）。 QSqlError db_
从零上手变分自编码器（VAE）
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阅读更多，欢迎关注公众号：论文收割机（paper_reader） 原文链接：从零上手变分自编码器（VAE） Kingma D P, Welling M. Auto-encoding variational bayes[J]. arXiv preprint arXiv:1312.6114, 2013. Rezende D J, Mohamed S, Wierstra D. Stochasti...
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本工程在ncnn-android-yolov8（GitHub开源项目）基础上进行了部分功能的封装，算法支持检测、分割、跟踪、人链、关键点等，功能支持本地图片、视频、本机摄像头调取以及局域网相机RTSP流获取。Release发版，可直接安装到手机，仅支持安卓。
信任函数和似然函数matlab
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参考引用中未提及信任函数和似然函数在 Matlab 中使用的相关内容，不过可以从通用的角度介绍。 ### 信任函数在 Matlab 中的使用 在网络信任评估等场景中可能会涉及信任函数。以基于 RBF 网络的信任值预测为例，在 Matlab 实现基于 RBF 网络的信任值预测算法时，信任函数相关的逻辑可能贯穿整个流程。 ```matlab % 加载数据 data = load('user_behavior_data.mat'); user_info = data.user_info; behavior_data = data.behavior_data; % 数据预处理 cleaned_data = rmmissing([user_info, behavior_data]); % 去除缺失值 unique_data = unique(cleaned_data, 'rows'); % 去重 % 特征提取 login_count = unique_data(:, 3); % 假设第三列是登录次数 upload_download_count = unique_data(:, 4); % 假设第四列是上传下载次数 features = [login_count, upload_download_count]; % 构建 RBF 网络 net = newrbe(features, trust_values); % trust_values 是对应的信任值标签 % 训练 RBF 网络（RBF 网络构建时已经完成训练） % 测试 test_data = features(1:10, :); % 取前 10 条数据作为测试数据 predicted_trust = sim(net, test_data); ``` 这里通过 RBF 网络模拟了信任函数的计算过程，将特征输入网络得到信任值预测结果。 ### 似然函数在 Matlab 中的使用 似然函数常用于概率模型的参数估计。例如，在高斯分布参数估计中使用似然函数。 ```matlab % 生成一些样本数据 data = normrnd(10, 2, [100, 1]); % 定义似然函数 log_likelihood = @(params) sum(log(normpdf(data, params(1), params(2)))); % 初始参数猜测 initial_params = [mean(data), std(data)]; % 最大似然估计 options = optimoptions('fminunc', 'Display', 'iter'); estimated_params = fminunc(@(p) -log_likelihood(p), initial_params, options); ``` 在这个例子中，定义了高斯分布的似然函数，然后使用 `fminunc` 函数进行最大似然估计，找到使似然函数最大的参数值。
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